Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540097 |
| Слов в произведении (СВП): | 80154 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 133.87 |
| СДП диалога, знаков: | 56.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9629 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9041 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 588 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2844.25 | —> 5751-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17089 (21.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63065 (78.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21090 (33.44%) |
| Прилагательное | 5999 (9.51%) |
| Глагол | 14157 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 5314 (8.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3273 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1254 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.33%) |
| Наречие | 3671 (5.82%) |
| Предикатив | 411 (0.65%) |
| Предлог | 9067 (14.38%) |
| Союз | 5912 (9.37%) |
| Междометие | 986 (1.56%) |
| Вводное слово | 190 (0.30%) |
| Частица | 4581 (7.26%) |
| Причастие | 2029 (3.22%) |
| Деепричастие | 327 (0.52%) |
| Служебных слов: | 29658 (47.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.49 |
| . точка | 40.72 |
| - тире | 29.71 |
| ! восклицательный знак | 11.13 |
| ? вопросительный знак | 8.27 |
| ... многоточие | 26.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 5.74 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.07 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
